Elastic-Job（3）Elastic-Job使用

一、依赖

 

<!-- 引入elastic-job-lite核心模块 -->
<dependency>
    <groupId>com.dangdang</groupId>
    <artifactId>elastic-job-lite-core</artifactId>
    <version>${latest.release.version}</version>
</dependency>

<!-- 使用springframework自定义命名空间时引入 -->
<dependency>
    <groupId>com.dangdang</groupId>
    <artifactId>elastic-job-lite-spring</artifactId>
    <version>${latest.release.version}</version>
</dependency>

 

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二、作业开发

 

1、Simple类型作业

意为简单实现，未经任何封装的类型。需实现SimpleJob接口。该接口仅提供单一方法用于覆盖，此方法将定时执行。与Quartz原生接口相似，但提供了弹性扩缩容和分片等功能。execute（）方法即为要实现的定时任务。

public class MyElasticJob implements SimpleJob {
    
    @Override
    public void execute(ShardingContext context) {
        switch (context.getShardingItem()) {
            case 0: 
                // do something by sharding item 0
                break;
            case 1: 
                // do something by sharding item 1
                break;
            case 2: 
                // do something by sharding item 2
                break;
            // case n: ...
        }
    }
}

 

2、Dataflow类型作业

Dataflow类型用于处理数据流，需实现DataflowJob接口。该接口提供2个方法可供覆盖，分别用于抓取(fetchData)和处理(processData)数据。

public class MyElasticJob implements DataflowJob<T> {
    
    @Override
    public List<T> fetchData(ShardingContext context) {
        switch (context.getShardingItem()) {
            case 0: 
                List<T> data = // get data from database by sharding item 0
                return data;
            case 1: 
                List<T> data = // get data from database by sharding item 1
                return data;
            case 2: 
                List<T> data = // get data from database by sharding item 2
                return data;
            // case n: ...
        }
    }
    
    @Override
    public void processData(ShardingContext shardingContext, List<T> data) {
        // process data
        // ...
    }
}

可通过DataflowJobConfiguration配置是否流式处理。流式处理数据只有fetchData方法的返回值为null或集合长度为空时，作业才停止抓取，否则作业将一直运行下去； 非流式处理数据则只会在每次作业执行过程中执行一次fetchData方法和processData方法，随即完成本次作业。

如果采用流式作业处理方式，建议processData处理数据后更新其状态，避免fetchData再次抓取到，从而使得作业永不停止。 流式数据处理参照TbSchedule设计，适用于不间歇的数据处理。

 

3、Script类型作业

Script类型作业意为脚本类型作业，支持shell，python，perl等所有类型脚本。只需通过控制台或代码配置scriptCommandLine即可，无需编码。执行脚本路径可包含参数，参数传递完毕后，作业框架会自动追加最后一个参数为作业运行时信息。

#!/bin/bash
echo sharding execution context is $*

 

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三、作业配置

 

Elastic-Job配置分为3个层级，分别是Core, Type和Root。每个层级使用相似于装饰者模式的方式装配。

Core：对应JobCoreConfiguration，用于提供作业核心配置信息，如：作业名称、分片总数、CRON表达式等。

Type：对应JobTypeConfiguration，有3个子类分别对应SIMPLE, DATAFLOW和SCRIPT类型作业，提供3种作业需要的不同配置，如：DATAFLOW类型是否流式处理或SCRIPT类型的命令行等。

Root：对应JobRootConfiguration，有2个子类分别对应Lite和Cloud部署类型，提供不同部署类型所需的配置，如：Lite类型的是否需要覆盖本地配置或Cloud占用CPU或Memory数量等。

 

1、Java配置

 

// 定义作业核心配置
JobCoreConfiguration simpleCoreConfig = JobCoreConfiguration.newBuilder("demoSimpleJob", "0/15 * * * * ?", 10).build();
// 定义SIMPLE类型配置
SimpleJobConfiguration simpleJobConfig = new SimpleJobConfiguration(simpleCoreConfig, SimpleDemoJob.class.getCanonicalName());
// 定义Lite作业根配置
JobRootConfiguration simpleJobRootConfig = LiteJobConfiguration.newBuilder(simpleJobConfig).build();
    


// 定义作业核心配置
JobCoreConfiguration dataflowCoreConfig = JobCoreConfiguration.newBuilder("demoDataflowJob", "0/30 * * * * ?", 10).build();
// 定义DATAFLOW类型配置
DataflowJobConfiguration dataflowJobConfig = new DataflowJobConfiguration(dataflowCoreConfig, DataflowDemoJob.class.getCanonicalName(), true);
// 定义Lite作业根配置
JobRootConfiguration dataflowJobRootConfig = LiteJobConfiguration.newBuilder(dataflowJobConfig).build();
    


// 定义作业核心配置配置
JobCoreConfiguration scriptCoreConfig = JobCoreConfiguration.newBuilder("demoScriptJob", "0/45 * * * * ?", 10).build();
// 定义SCRIPT类型配置
ScriptJobConfiguration scriptJobConfig = new ScriptJobConfiguration(scriptCoreConfig, "test.sh");
// 定义Lite作业根配置
JobRootConfiguration scriptJobRootConfig = LiteJobConfiguration.newBuilder(scriptCoreConfig).build();

 

2、Spring命名空间配置

 

与Spring容器配合使用作业，可将作业Bean配置为Spring Bean，并在作业中通过依赖注入使用Spring容器管理的数据源等对象。可用placeholder占位符从属性文件中取值。Lite可考虑使用Spring命名空间方式简化配置。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
    xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
    xmlns:reg="http://www.dangdang.com/schema/ddframe/reg"
    xmlns:job="http://www.dangdang.com/schema/ddframe/job"
    xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans 
                        http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd 
                        http://www.dangdang.com/schema/ddframe/reg 
                        http://www.dangdang.com/schema/ddframe/reg/reg.xsd 
                        http://www.dangdang.com/schema/ddframe/job 
                        http://www.dangdang.com/schema/ddframe/job/job.xsd 
                        ">
    <!--配置作业注册中心 -->
    <reg:zookeeper id="regCenter" server-lists="yourhost:2181" namespace="dd-job" base-sleep-time-milliseconds="1000" max-sleep-time-milliseconds="3000" max-retries="3" />
    
    <!-- 配置简单作业-->
    <job:simple id="simpleElasticJob" class="xxx.MySimpleElasticJob" registry-center-ref="regCenter" cron="0/10 * * * * ?" sharding-total-count="3" sharding-item-parameters="0=A,1=B,2=C" />
    
    <bean id="yourRefJobBeanId" class="xxx.MySimpleRefElasticJob">
        <property name="fooService" ref="xxx.FooService"/>
    </bean>
    
    <!-- 配置关联Bean作业-->
    <job:simple id="simpleRefElasticJob" job-ref="yourRefJobBeanId" registry-center-ref="regCenter" cron="0/10 * * * * ?" sharding-total-count="3" sharding-item-parameters="0=A,1=B,2=C" />
    
    <!-- 配置数据流作业-->
    <job:dataflow id="throughputDataflow" class="xxx.MyThroughputDataflowElasticJob" registry-center-ref="regCenter" cron="0/10 * * * * ?" sharding-total-count="3" sharding-item-parameters="0=A,1=B,2=C" />
    
    <!-- 配置脚本作业-->
    <job:script id="scriptElasticJob" registry-center-ref="regCenter" cron="0/10 * * * * ?" sharding-total-count="3" sharding-item-parameters="0=A,1=B,2=C" script-command-line="/your/file/path/demo.sh" />
    
    <!-- 配置带监听的简单作业-->
    <job:simple id="listenerElasticJob" class="xxx.MySimpleListenerElasticJob" registry-center-ref="regCenter" cron="0/10 * * * * ?" sharding-total-count="3" sharding-item-parameters="0=A,1=B,2=C">
        <job:listener class="xx.MySimpleJobListener"/>
        <job:distributed-listener class="xx.MyOnceSimpleJobListener" started-timeout-milliseconds="1000" completed-timeout-milliseconds="2000" />
    </job:simple>
    
    <!-- 配置带作业数据库事件追踪的简单作业-->
    <job:simple id="eventTraceElasticJob" class="xxx.MySimpleListenerElasticJob" registry-center-ref="regCenter" cron="0/10 * * * * ?" sharding-total-count="3" sharding-item-parameters="0=A,1=B,2=C" event-trace-rdb-data-source="yourDataSource">
    </job:simple>
</beans>

 

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四、作业启动

 

1、Java启动方式

public class JobDemo {
    
    public static void main(String[] args) {
        new JobScheduler(createRegistryCenter(), createJobConfiguration()).init();
    }
    
    private static CoordinatorRegistryCenter createRegistryCenter() {
        CoordinatorRegistryCenter regCenter = new ZookeeperRegistryCenter(new ZookeeperConfiguration("zk_host:2181", "elastic-job-demo"));
        regCenter.init();
        return regCenter;
    }
    
    private static LiteJobConfiguration createJobConfiguration() {
        // 创建作业配置
        ...
    }
}

 

2、Spring启动方式

将配置Spring命名空间的xml通过Spring启动，作业将自动加载。

 

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